科学データレポート | K-emophone: 場所特定の感情、ストレス、注意力ラベルを含むモバイルおよびウェアラブルデータセット 背景紹介 低コストのモバイルおよびウェアラブルセンサーの普及に伴い、多くの研究がこれらのデバイスを利用して人間の精神的健康、生産性、行動パターンを追跡および分析しています。しかし、これまでのところ、実験室環境で収集されたデータセットは発展してきた一方で、実世界のシナリオで収集された感情、ストレス、注意力などのラベルを含むデータセットが不足しており、感情計算（Affective Computing）および人間とコンピュータのインタラクション（Human-computer Interaction）分野の研究進展を制限しています。 研究の出所 本研究は、Soowon ...

ブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、新たなコミュニケーションと制御技術として近年注目を集めている。脳波（EEG）に基づくBCIの中でも、運動イメージ（Motor Imagery, MI）は重要な分野であり、ユーザーの運動意図をデコードすることで、臨床リハビリテーション、スマート車椅子の制御、およびカーソル制御などの分野に応用されている。しかしながら、EEG信号の低い信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、非定常性、低い空間分解能および高い時間分解能などの複雑な特性のため、運動意図の正確なデコードには依然として挑戦が残っている。現在のMI基BCIデコードには主に伝統的な機械学習と深層学習の手法が...

电子電気工程師学会 (IEEE)《神経系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型，用于通过单通道的脑电图（EEG）信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程，直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明，高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升，而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段（如浅睡和深睡）对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用，因此...

視角形状と注意力効果の神経表象：fMRIとMEGの証拠から 序論 私たちは常に特定の視角から物体を認識します。多くの場合、観察者が依存する物体の形態、すなわち視角形状は、その客観的形状、すなわち現実世界の物理的形状とは異なります。例えば、45度の角度で回転したコインの視角形態は楕円形やオリーブ形であるのに対し、その客観的形態は円形です。 霊長類は異なる視角、位置、さらには大きさの条件下でも物体を確実に識別することができます。多くの研究は、視角や位置、サイズが変わっても、霊長類が強力な客観的形状の神経表象を維持できることを示しています。しかし、視角形状の神経表象は、客観的形状に比べて注目されることが少ないです。 視角形状の存在については、伝統的に議論がありました。視角形状は直接的に見えるものだ...

FP-Age：顔解析注意メカニズムを利用した自然環境における顔年齢推定 研究背景 顔画像での年齢推定は、計算機視覚における重要なタスクです。それは法医学、セキュリティ、健康福祉、ソーシャルメディアなど幅広い実際の応用において大きな可能性を秘めています。しかし、頭部の姿勢、顔の表情そして遮蔽など多様な要因の存在により、深層学習モデルの顔年齢推定分野での性能はまだ向上の余地があります。特に、自然環境（”in-the-wild”）の顔画像においてこれらの問題は一層顕著です。異なる条件下でのモデルのロバスト性と精度を向上させるため、著者は顔の意味情報を年齢推定プロセスに組み込む新しい方法を提案しました。これにより、モデルが最も情報量の多い顔領域に効果的に注目できるようになります。 研究者と発表情報 ...